Künstliche Intelligenz verbessert Gesundheitswesen

Effizientere Diagnosen und Therapieentscheidungen

Das Gesundheitswesen ist eine Dauerbaustelle in Deutschland und hat erheblichen Nachholbedarf, wenn es um die Digitalisierung geht, insbesondere Praxen und Kliniken. Das verdeutlicht auch eine aktuelle McKinsey-Studie. Die große Mehrheit (85 %) der befragten Geschäftsführer in Krankenhäusern beschreibt die Reife und Qualität der Digitalisierung im eigenen Haus als unzureichend.1 Grund dafür sind meist mangelnde Finanzierungsmöglichkeiten. Ein Zwiespalt, denn auf der einen Seite soll die Versorgung auf höchstem Niveau gewährleistet werden, auf der anderen Seite können Krankenhäuser oft weder auf den Preis noch den Umfang ihrer Leistungen Einfluss nehmen. Aus einer Untersuchung zur Gewinnorientierung in Kliniken ergab sich, dass ärztliche Entscheidungen durch betriebswirtschaftliche Vorgaben beeinflusst werden.2 Die Analyse des Studienverantwortlichen besagt, dass das System auf „Lasten der Patienten und zu Lasten der Medizin“3 geht.

Kosten sparen durch bessere und schnellere Behandlungen

Damit Patienten und Medizin nicht die Leidtragenden sind, muss dem Kostendruck entgegen gesteuert werden. Für betriebswirtschaftliche Einsparungen sind effiziente Prozesse das A und O. So ermöglichen beispielsweise KI-Anwendungen bei Patientendaten eine schnellere Diagnose von Krankheiten oder datenbasierende Prognosen für die optimale Behandlung.

Im Gesundheitswesen werden Unmengen an Daten produziert: Allein bei der Anamnese werden alle relevanten Informationen eines Patienten erkannt und aufgenommen. Für die Diagnose geht es im Anschluss darum, aus diesen Informationen bekannte Muster zu erkennen und sie einem bestimmten Krankheitsbild zuzuordnen. Die daraus folgende Prognose wiederum trifft Aussagen über den künftigen Verlauf einer Krankheit. All diese Informationen werden in Patientenakten gespeichert.

Die KI-Anwendung greift dabei z. B. auf andere Patientendaten zurück, analysiert und vergleicht diese und erkennt darin Muster. Darauf aufbauend empfiehlt das Programm dem Mediziner eine Behandlungsmethode, die laut den Daten bereits bei anderen Patienten erfolgreich war. Zusätzlich wird dem behandelnden Arzt aufgezeigt, warum dieser Plan den größten Erfolg verspricht.4

Letztendlich ist das Ziel nicht nur eine effizientere Diagnostik, damit Patienten schneller geholfen werden kann. Es lassen sich auch zügiger Ressourcen schaffen, die dann an anderer Stelle verwendet werden können. Um dies zu erreichen, muss allerdings zuerst ein einheitliches System in Bezug auf Patientenakten entstehen. Das ist aktuell nicht gegeben, wie eine Umfrage vom Bitkom und dem Hartmannbund zeigt. 1/3 aller Mediziner verwendet sogar noch Patientenakten in Papierform.5 Wenn die Einführung voll digitalisierter Patientenakten gelingt, lassen sich im zweiten Schritt dann durch KI-Anwendungen zielgerichtete Behandlungen aufzeigen, die zu einer effizienteren Diagnose und Therapie führen.

Erfahren Sie im folgenden Anwendungsbeispiel zur Krebsdiagnostik, wie mithilfe von Künstlicher Intelligenz  bessere Diagnosen sowie Therapie-Entscheidungen getroffen werden können.

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